Hugging Face Evaluation

Execute Hugging Face Hub operations using the `hf` CLI. Use when the user needs to download models/datasets/spaces, upload files to Hub repositories, create repos, manage local cache, or run compute jobs on HF infrastructure. Covers authentication, file transfers, repository creation, cache operations, and cloud compute.

허깅 페이스 허브에서 데이터셋을 생성하고 관리합니다. 리포지토리 초기화, 설정/시스템 프롬프트 정의, 행 업데이트 스트리밍, SQL 기반 데이터셋 쿼리/변환을 지원합니다. 포괄적인 데이터셋 워크플로를 위해 HF MCP 서버와 함께 작동하도록 설계되었습니다.

Hugging Face Jobs 인프라에서 모든 워크로드를 실행합니다. UV 스크립트, Docker 기반 작업, 하드웨어 선택, 비용 추정, 토큰 인증, 시크릿 관리, 타임아웃 설정, 결과 저장을 다룹니다. 데이터 처리, 추론, 실험, 배치 작업 및 모든 Python 기반 태스크를 포함한 범용 컴퓨팅 워크로드용으로 설계되었습니다.

TRL(Transformer Reinforcement Learning)을 사용하여 Hugging Face Jobs 인프라에서 언어 모델을 훈련하거나 미세 조정합니다. SFT, DPO, GRPO 및 보상 모델링 훈련 방법과 로컬 배포를 위한 GGUF 변환을 다룹니다. 데이터셋 준비, 하드웨어 선택, 비용 추정 및 모델 지속성에 대한 지침을 포함합니다.

Hugging Face Hub에서 연구 논문을 게시하고 관리합니다. 논문 페이지 생성, 논문과 모델/데이터셋 연결, 저자 주장, 전문적인 마크다운 기반 연구 문서 생성을 지원합니다.

Hugging Face API를 사용하여 재사용 가능한 스크립트와 도구를 구축합니다. API 호출을 연결하거나 결합할 때, 또는 작업이 반복/자동화될 때 유용합니다. Hugging Face Hub에서 데이터를 가져오거나, 보강하거나, 처리하는 재사용 가능한 명령줄 스크립트를 생성합니다.

Trackio로 ML 학습 실험을 추적하고 시각화하세요. 학습 중 메트릭 로깅(Python API) 또는 로깅된 메트릭 검색/분석(CLI) 시 사용합니다. 실시간 대시보드 시각화, HF Space 동기화, 자동화를 위한 JSON 출력을 지원합니다.

HuggingFace 라우터에서 chat-ui 설정으로 새 모델에 대한 설명을 추가합니다. 라우터에 새 모델이 출시되어 설명이 필요할 때 사용합니다…